สมัครเรียนโทร. 085-350-7540 , 084-88-00-255 , ntprintf@gmail.com
ในโลกที่ทุกสิ่งดำเนินไปอย่างรวดเร็ว ความสามารถในการจัดการกับงานหลายอย่างพร้อมกันหรือที่เรียกว่า "Multitasking" กลายเป็นคุณสมบัติที่มีค่ายิ่งในหมู่นักพัฒนาซอฟต์แวร์ ภาษา Python ซึ่งเป็นภาษาที่มีความเรียบง่ายแต่เต็มไปด้วยประสิทธิภาพ ได้นำเสนอวิธีการหนึ่งที่เรียกว่า "async" ซึ่งทำให้การเขียนโปรแกรมแบบ concurrent และ asynchronous กลายเป็นเรื่องง่ายอย่างน่าแปลกใจ
การเขียนโค้ดแบบ synchronous คือการจัดการงานทีละอย่าง ซึ่งหมายความว่าทุกคำสั่งหรือฟังก์ชันจะต้องเสร็จสิ้นก่อนที่คำสั่งต่อไปจะเริ่มทำงาน ในแง่มุมหนึ่ง มันง่ายต่อการเข้าใจและติดตาม แต่มันก็สามารถนำไปสู่ปัญหาได้ในการจัดการงานที่ต้องรอการประมวลผลนานหรืองานที่ขึ้นอยู่กับทรัพยากรภายนอก เช่น การเรียกข้อมูลจาก API หรือการอ่านข้อมูลจากฐานข้อมูล
คำตอบของปัญหาระบบที่รอคอยนี้คือการใช้ asynchronous programming พร้อมกับ async/await ซึ่งเป็นคุณสมบัติการจัดการโปรแกรมใน Python เริ่มต้นตั้งแต่เวอร์ชัน 3.5 ขึ้นไป ที่ช่วยให้เลือกทำงานที่ไม่ต้องการการตอบสนองทันทีหรือ "non-blocking" ได้ โดยไม่กระทบต่อการดำเนินงานหลักของโปรแกรม จากนี้ งานที่ต้องการเวลาในการประมวลผลมากก็สามารถเป็นส่วนที่เดินหน้าไปได้โดยไม่ขัดขวางงานอื่นๆ
เราจะเริ่มต้นด้วยการนำเสนอคอนเซ็ปท์ของ async ผ่านตัวอย่างโค้ดที่ใช้ asyncio ซึ่งเป็นไลบรารีมาตรฐานสำหรับการเขียนโค้ดแบบ concurrent ใน Python
import asyncio
async def fetch_data():
print('Start fetching')
await asyncio.sleep(2)
print('Done fetching')
return {'data': 1}
async def print_numbers():
for i in range(10):
print(i)
await asyncio.sleep(0.25)
async def main():
task1 = asyncio.create_task(fetch_data())
task2 = asyncio.create_task(print_numbers())
value = await task1
print(value)
await task2
asyncio.run(main())
ในตัวอย่างนี้ เราเห็นการใช้ `async def` ในการสร้างฟังก์ชันที่สามารถพักการทำงานโดยใช้ `await`, ซึ่งจะส่งให้ตัวตรวจสอบการดำเนินการไปยัง coroutine อื่นๆในระหว่างที่มันรอ จากนี้เราจะสามารถทำให้โค้ดทำงานพร้อมกันได้โดยการสร้าง task และใช้ `asyncio.run()` เพื่อเริ่มการทำงานของ event loop ที่รับผิดชอบการจัดการ coroutine ทั้งหมด
อย่างไรก็ตาม การใช้ async ไม่ใช่วิธีแก้ปัญหาสำหรับทุกสถานการณ์ ด้วยความที่การจัดการกับ async นั้นต้องการการคำนวณที่ละเอียดและการเข้าใจต่อการทำงานของโปรแกรมในภาพรวม ความซับซ้อนของโค้ดจึงอาจเพิ่มขึ้น โดยเฉพาะเมื่อมันโต้ตอบกับไลบรารีหรือโค้ดส่วนอื่นที่ไม่ได้ออกแบบมาสำหรับการทำงานแบบ asynchronous
นอกจากนี้ ยังมีข้อเสียของการอาศัยลูกเล่นที่น่าสนใจนี้มากเกินไป ก็คือโปรแกรมที่เขียนด้วย async บางครั้งก็ยากต่อการทดสอบและการดีบัก เพราะการทำงานพร้อมๆกันของหลายงานสามารถนำไปสู่ปัญหาที่เกิดจากการแข่งขันหรือ "race conditions" และปัญหาอื่นๆที่ยากต่อการคาดคะเน
ไม่ว่าจะมีไฟฟ้าก็ตาม การทำความเข้าใจและการใช้งาน async ใน Python สามารถปลดล็อกศักยภาพใหม่ๆในการพัฒนาซอฟต์แวร์ได้ นี่คือโอกาสในการเข้าใจโครงสร้างและการออกแบบของแอพพลิเคชันที่ซับซ้อน ทำให้ประสิทธิภาพของการพัฒนาโปรแกรมนั้นเพิ่มขึ้น มันเป็นอีกหนึ่งผลไม้ทางปัญญาที่น่าสนใจ สำหรับผู้ที่ชื่นชอบในการแก้ปัญหาและการสร้างสรรค์โค้ดที่ไม่มีขีดจำกัด
และสรุปท้ายที่สุดนี้ ไม่ว่าจะเพื่อการพัฒนาทักษะด้าน IT ที่ทรงพลัง หรือเพื่อการเพิ่มพูนความรู้เฉพาะด้าน การเรียนรู้ไปพร้อมๆกับการทำความเข้าใจใน "async" นั้นสามารถทำให้คุณก้าวไปอีกขั้นในการเป็นนักพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ยอดเยี่ยมได้อย่างแน่นอน!
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/
Tag ที่น่าสนใจ: async python concurrency asynchronous_programming async/await coroutines event_loop programming software_development multitasking
หากมีข้อผิดพลาด/ต้องการพูดคุยเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทความนี้ กรุณาแจ้งที่ http://m.me/Expert.Programming.Tutor
085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM
Copyright (c) 2013 expert-programming-tutor.com. All rights reserved. | 085-350-7540 | 084-88-00-255 | ntprintf@gmail.com